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真人訪談 Demo Menu|2026-06-24
Interview-ready menuFake-data only

不要展示整包 portfolio。真人訪談先拿這 14 組。

目的不是讓對方覺得 InSpark 很會做頁面,而是用 3–5 分鐘確認:這個痛點會不會改決策、資料拿不拿得到、誰會因此少虧錢或少扛責任。

收斂原則

14訪談組合
避免作品集轟炸
3優先順序
A/B/C 先問
1每次只問一個場景
不要講 AI 願景
0市場驗證
仍是假資料假設

CTO 判斷:先用 demo menu 找「有決策後果」的痛;2026-06-24 起補一張 LivestockBirthWatchCase 低重疊 probe,專問畜牧/養殖/夜班的延誤成本,不宣稱 validated。

先問誰?怎麼選 demo?

如果對方是製造、印刷、加工、包裝:
先看 Demo A 毛利風險;如果對方提到規格/接單錯誤,再切 Demo E SKU/LINE。
如果對方是工程、裝修、到府服務:
先看 Demo B 證據/保固 gate;問責任、照片、LINE、補簽、回訪成本。
如果對方是旅宿、醫療、長照、EHS:
看 Demo C 放行/交接/合規 gate;重點問「出事前有沒有一個 hold decision」。
如果對方是殯葬、婚宴、接送、補習班、長照日照:
看 Demo H 不可重來服務窗口;問窗口前誰能 freeze、backup、escalate。
如果對方是自助設備、販賣機、夾娃娃機、路線補貨:
看 Demo I route shrinkage;問現金盒、機台計數、補貨照片、退款客訴怎麼對帳。
如果對方是檢測、品保、冷鏈、現場驗收:
看 Demo J measurement validity;問量測工具/照片/環境條件不可信時,誰能要求重測或 hold 報告。
如果對方是夜市攤、快閃餐飲、行動餐車、市集主辦:
看 Demo K temporary ops;問出發/開攤前,電水瓦斯、雨備、動線、許可哪一個最常讓現場救火。
如果對方有授權、租約、許可、代理權或預收款:
看 Demo L contract sunset;問「還在賣一個即將可能不能交付的服務」是否真的會發生。
如果對方靠師傅帶新人、回修/返工很痛:
看 Demo M skill drift;問新人簽結前,哪三個 cue 是資深師傅一看就知道會出事。
如果對方是畜牧、養殖、夜班照護或週末值班:
看 Demo N livestock birth watch;問「晚幾小時處理」是否真的會變死亡、折價、報廢或整晚救火。
不要做:
不要一次丟全部 demo;不要問「你想不想用 AI」;不要先講平台願景;不要把對方說「很酷」當 validation。

3–5 分鐘訪談打法

Step說法看什麼信號
1|不講 AI「我在研究傳產裡哪些流程會因為資料散掉而虧錢/重做/扛責任,想問你一個很具體的場景。」對方是否立刻接得上真實案例。
2|只問一個 demo依對方產業選 A/B/C 其中一個,最多展示 60 秒。對方是否問細節、反駁欄位、補充真實流程。
3|問決策「如果每天/每週有這張表,你會改什麼決策?」是否能說出 accept / hold / reprice / ask / dispatch / reject。
4|問資料路徑「這些資料現在在哪裡?Excel、LINE、照片、ERP、人腦,還是根本沒有?」是否能拿到最小 POC 資料。
5|問最近案例「最近一次發生大概損失多少、誰處理、最後怎麼收尾?」是否有金額、頻率、owner、後果。

Promote 條件

  • 對方能講出最近 1–3 個真實案例。
  • 有明確決策會被改變:接、拒、hold、補件、派工、收費、重談。
  • 資料雖分散但存在,能用 20–50 筆或 1–2 週紀錄做 diagnostic。
  • 錯一次有明確金額、責任、客訴、罰款或重工成本。

Reject / Park 條件

  • 對方只說「很酷」,但說不出會改什麼決策。
  • 資料拿不到,或全在單一老師傅腦中且不願記錄。
  • 問題低頻、低金額、低責任風險。
  • 既有 ERP/MIS/SOP 已經可靠解決,且管理者真的每週使用。